- Los chatbots NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) son herramientas impulsadas por IA que comprenden y generan lenguaje humano.
- Los chatbots NLP pueden interpretar entradas variadas de los usuarios, detectar intenciones, manejar errores tipográficos o jerga y mantener conversaciones.
- Los conceptos clave de NLP incluyen NLU (Comprensión del Lenguaje Natural) para interpretar el significado del usuario y NLG (Generación de Lenguaje Natural) para crear respuestas coherentes, ambos esenciales para diálogos con características humanas.
- Las ventajas de los chatbots NLP incluyen soporte multilingüe, disponibilidad 24/7, ahorro de costos y la capacidad de integrarse con sistemas empresariales para automatizar flujos de trabajo complejos y personalizar interacciones.
Los chatbots tradicionales solían ser una molestia, pero hoy en día la mayoría son chatbots NLP, capaces de comprender y mantener conversaciones complejas con sus usuarios.
Los chatbots NLP funcionan con IA, lo que les permite mantener conversaciones flexibles orientadas a un objetivo —como vender un producto o resolver un problema técnico— en lugar de limitarse a un cuestionario rígido.
En este artículo, te contaré todo lo que necesitas saber sobre los chatbots de IA con procesamiento de lenguaje natural, incluyendo:
- Chatbots NLP vs. chatbots basados en reglas
- Términos comunes de NLP
- Ventajas de los chatbots NLP
- Casos de uso comunes
- Cómo crear tu propio chatbot NLP
¿Qué es un chatbot NLP?
Un chatbot de procesamiento de lenguaje natural (PLN) es un software conversacional impulsado por IA diseñado para imitar conversaciones humanas con los usuarios.
Los chatbots NLP pueden ser de texto o de voz.
Utilizan NLP para entender la intención de un mensaje, extraer la información necesaria y generar una respuesta útil.
Muchos chatbots NLP son agentes LLM: software impulsado por LLMs, pero personalizado por quien lo construye.
Gracias a LLMs como GPT de OpenAI, crear tu propio chatbot GPT es más fácil de lo que crees.
¿Cuál es la diferencia entre un chatbot NLP y un chatbot basado en reglas?
Los chatbots NLP usan IA para imitar la conversación humana. Los chatbots tradicionales —también llamados chatbots basados en reglas— no usan IA, por lo que sus interacciones son menos flexibles.
Los chatbots basados en reglas están diseñados para seguir estrictamente las reglas conversacionales definidas por su creador.
Si un usuario introduce un comando específico, un chatbot basado en reglas generará una respuesta predefinida.
Pero cualquier consulta que no esté contemplada en esas reglas no podrá ser respondida por el chatbot basado en reglas.
Los chatbots NLP comprenden el lenguaje natural
Los chatbots de PLN, por supuesto, pueden comprender e interpretar el lenguaje natural.
Un usuario puede enviar un mensaje como si estuviera hablando con otra persona, y un chatbot NLP puede descifrar su significado.
Eso incluye:
- Entender errores ortográficos y gramaticales
- Determinar si un mensaje es una pregunta o una intención
- Detectar la emoción del usuario según su lenguaje
Esto acerca mucho más a los chatbots de PLN al nivel de interacción humana natural. Un chatbot basado en reglas solo puede responder correctamente a un número limitado de comandos.
Los chatbots de PLN facilitan conversaciones, no solo cuestionarios
Si un usuario interactúa con un chatbot basado en reglas, cualquier entrada inesperada lleva a un callejón sin salida en la conversación.
Debido a su programación estricta, las conversaciones con chatbots basados en reglas suelen sentirse como cuestionarios: ¿En qué puedo ayudarte hoy? ¿Qué modelo te interesa? ¿Cuál es tu presupuesto?
Los chatbots basados en reglas a menudo pueden ser reemplazados por una página de preguntas frecuentes bien documentada. Pero como un chatbot NLP puede adaptarse a las señales conversacionales, puede mantener una conversación completa y compleja con los usuarios.
Los chatbots de PLN mejoran de forma continua
La única forma de mejorar un chatbot basado en reglas es que un programador añada más reglas.
Pero un chatbot de PLN mejora utilizando los datos proporcionados por sus usuarios.
La capacidad de mejorar hace que un chatbot NLP entienda mejor las diferentes formas de formular preguntas o intenciones.
Cuantas más conversaciones tenga con los usuarios, mejor será para entender preguntas y mantener una conversación.
¡NLP, NLU y NLG, qué maravilla!
Comprender los chatbots NLP implica conocer varias siglas. Aunque están relacionadas, cada una se refiere a un aspecto específico de la comunicación entre máquinas y humanos.
Procesamiento de lenguaje natural
El término más amplio, procesamiento de lenguaje natural (PLN), es una rama de la IA que se centra en las interacciones en lenguaje natural entre máquinas y personas.
El objetivo del NLP es permitir que las máquinas interpreten y respondan al lenguaje humano de manera significativa y útil.
Cuando se habla de PLN, incluye las subáreas de NLU y NLG.
Comprensión del lenguaje natural
La comprensión del lenguaje natural (NLU) es un subcampo del NLP.
NLU se centra en la capacidad de la máquina para comprender la intención detrás de la entrada humana.
NLU abarca tareas como el reconocimiento de intenciones, la extracción de entidades y el análisis de sentimiento: componentes que permiten a un software comprender el texto que le proporciona una persona.
Generación de lenguaje natural
La generación de lenguaje natural (NLG) es otro subcampo del NLP.
Se centra en que la respuesta de la máquina sea lo más coherente y adecuada al contexto posible.
NLG implica determinar el contenido (decidir cómo responder a una consulta), planificar las frases y generar el texto final desde el software.
Ventajas de un chatbot NLP
Apoyo a empleados
Cuando una organización utiliza un chatbot NLP, puede automatizar tareas que de otro modo realizarían los empleados.
Un chatbot puede atender llamadas de soporte, agendar reuniones o realizar análisis y luego entregar los resultados en un informe.
Cuando los empleados dedican menos tiempo a tareas repetitivas, pueden enfocarse en procesos de mayor nivel, que requieren más estrategia, empatía o creatividad.
Traducción gratuita
Las capacidades lingüísticas de un chatbot NLP incluyen la traducción, lo que permite a las organizaciones atender usuarios en cualquier idioma sin costo adicional.
Los chatbots de PLN suelen estar impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM), que pueden funcionar en varios idiomas. Solo ChatGPT puede usarse en más de 80 idiomas diferentes.
Cuando los desarrolladores utilizan una plataforma para crear chatbots de IA, también pueden incorporar capacidades de traducción personalizadas.
Soporte 24/7
Una de las ventajas de cualquier chatbot es su disponibilidad a tiempo completo.
Dado que los chatbots de PLN pueden gestionar muchas interacciones de principio a fin, no siempre se necesita que los empleados intervengan en cada consulta.
Como un chatbot empresarial está siempre activo, las empresas pueden generar listas de prospectos o atender clientes en cualquier momento del día.
Escalabilidad
Al encargarse de la mayoría de las conversaciones con usuarios, los chatbots de PLN permiten a las empresas escalar a un nivel que sería imposible si dependieran solo de empleados.
Los chatbots NLP pueden gestionar un gran número de consultas simultáneas, agilizar procesos y completar de manera fiable una amplia gama de tareas.
Si se busca escalar una empresa, la automatización con IA es imprescindible.
Capacidades de integración
Peter Gentsch, profesor de IA, señala en su libro AI in Marketing, Sales and Service: «Para el usuario, los chatbots parecen “inteligentes” por sus habilidades informativas. Sin embargo, los chatbots solo son tan inteligentes como la base de datos que los respalda».
Para crear el chatbot de mayor valor, debe integrarse con los sistemas y plataformas existentes de la empresa.
Un chatbot de PLN es mucho más útil si puede realizar acciones en los sistemas: actualizar un CRM, enviar un correo electrónico, notificar a un empleado.
Este tipo de integración fluida en los procesos empresariales requiere a) que los desarrolladores creen estas integraciones entre sus chatbots y sus sistemas, o b) el uso de plataformas de chatbots que ya incluyan integraciones con plataformas comunes.
Reducción de costos
Las empresas que usan IA reportan una reducción del 52% en costos laborales.
La rentabilidad de los chatbots de PLN es uno de sus principales beneficios: permiten a las empresas crecer sin que los costos se disparen.
Cuando se implementa correctamente, automatizar tareas conversacionales con un chatbot de PLN siempre genera un retorno positivo de la inversión, sin importar el caso de uso.
Principales casos de uso de chatbots con PLN
Gracias a su flexibilidad, los chatbots con PLN pueden emplearse en una amplia variedad de situaciones, desde chatbots empresariales hasta agentes de IA para pequeñas empresas. Puedes encontrar chatbots con PLN en:
- Servicios financieros
- Bienes raíces
- Educación
- Hoteles y restaurantes
- Salud
- Seguros
- Aerolíneas
- Gobierno
Pero gracias a su flexibilidad conversacional, los chatbots con PLN pueden aplicarse en cualquier contexto de conversación. Se pueden personalizar para dirigir un juego de rol de D&D, ayudar con tareas de matemáticas o actuar como guía turístico.
Chatbots de atención al cliente
Uno de los primeros casos de uso ampliamente adoptados para chatbots fue el de bots de soporte al cliente.
Y su popularidad sigue creciendo. De hecho, el 83% de los responsables de decisión afirma que planea aumentar su inversión en IA para atención al cliente el próximo año.
La atención al cliente es un caso de uso natural para los chatbots con PLN, ya que ofrecen servicio 24/7 y en varios idiomas.
Desde los primeros chatbots basados en reglas, los equipos de atención al cliente han delegado las consultas más simples a los chatbots.
Con la llegada de los chatbots de PLN, la automatización con IA puede encargarse de consultas de clientes cada vez más complejas, desde asistencia en compras hasta resolución de problemas técnicos.
Chatbots para generación de leads
Existen muchos casos de uso para chatbots con PLN dentro de un embudo de ventas potenciado por IA, incluyendo la calificación de leads y la generación de leads con IA.
Los chatbots con PLN son ideales para la generación de leads, considerando el gran volumen de conversaciones que los equipos de ventas y marketing deben gestionar.
Un chatbot puede interactuar con los visitantes del sitio web o enviar mensajes a contactos por correo electrónico u otros canales de mensajería.
Para aprovechar todo su potencial, los chatbots con PLN deben integrarse con los sistemas internos relevantes.
Un chatbot para generación de leads debe integrarse con el CRM de la empresa, el sistema de reservas de calendario (como Calendly) y desplegarse en los canales de mensajería más adecuados (correo electrónico, sitio web o canales como WhatsApp).
Chatbots internos para empleados
Aunque la mayoría de los chatbots con PLN están orientados al cliente, cada vez más empresas los adoptan para procesos internos.
Estos pueden incluir Recursos Humanos, soporte de TI o ayuda con tareas internas como la documentación.
Este tipo de chatbots es más común en empresas con un gran número de empleados.
Cómo crear un chatbot con PLN en 5 pasos
Aunque los desarrolladores pueden crear sus propios chatbots de PLN desde cero, la mayoría de las organizaciones utilizan una plataforma para construir sus chatbots de IA.
Una plataforma permite a tu equipo crear un chatbot personalizado con integraciones incorporadas, mayor seguridad y funciones preconstruidas.
Aquí tienes una guía paso a paso para crear tu propio chatbot con PLN:
Paso 1: Elige una plataforma
Muchas empresas han decidido crear su propio chatbot con PLN desde cero.
Puede parecer una opción atractiva: control total, hoja en blanco, sin cuota mensual. Pero pocos siguen este camino por mucho tiempo.
Desarrollar desde cero requiere mucho tiempo y trabajo. Además, significa que tu chatbot tardará mucho más en estar listo o tendrá menor calidad, o ambas cosas.
Al elegir una plataforma, ten en cuenta las necesidades específicas de tu empresa.
Si buscas una plataforma que no limite las posibilidades de tu chatbot, elige una plataforma empresarial con estándares abiertos y una arquitectura extensible.
Si la privacidad de los datos es tu principal preocupación, busca una plataforma con altos estándares de seguridad.
Si tienes un equipo de desarrolladores principiantes, busca una plataforma con una interfaz fácil de usar.
Si necesitas inspiración, puedes consultar nuestra lista de las mejores plataformas de chatbots.
Y si te interesa agendar una llamada mañana, puedes ponerte en contacto con nuestro equipo de ventas.
Paso 2: Reúne tus datos
Si quieres entrenar tu chatbot con información de la empresa —como políticas de RRHH o registros de soporte al cliente—, tendrás que recopilar los datos con los que deseas entrenarlo.
No todas las empresas utilizan datos propios para entrenar un chatbot. Muchas veces, una configuración avanzada de prompts es suficiente para diseñar los flujos del chatbot.
Pero si quieres que tu chatbot personalice aún más la oferta de tu empresa, recopilar datos y usarlos para entrenar tu bot es una buena opción.
Paso 3: Construye tu chatbot
Cuando elijas tu plataforma de chatbot, asegúrate de que incluya suficientes materiales educativos para ayudar a tu equipo durante todo el proceso de construcción.
Por ejemplo, ofrecemos cursos en la academia, transmisiones en vivo diarias y una amplia colección de tutoriales en YouTube.
Crear un bot puede ser una tarea difícil al principio; contar con recursos a mano facilita mucho el proceso.
Y si tu equipo es nuevo en la creación de bots, la mayoría de las plataformas empresariales de chatbots cuentan con un constructor visual de flujos drag-and-drop que permite visualizar fácilmente los procesos.
Paso 4: Integra y personaliza
Los chatbots no existen aislados. Su objetivo no es solo interactuar con clientes o explicar un conjunto de políticas.
Los chatbots de PLN más útiles para empresas están integrados en los sistemas y plataformas de la compañía.
Esto puede incluir tablas y documentos, tu sitio web u otros servicios de terceros, como Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp o Zendesk.
Si usas una plataforma de chatbots con IA, la mayor parte del tiempo de desarrollo de tu equipo se dedicará a perfeccionar las integraciones del bot, más que a construir el chatbot en sí.
Y si eliges una buena plataforma, podrás personalizar el tono y la personalidad de tu chatbot.
No tendrás que elegir palabras específicas, pero sí podrás definir cuándo tu chatbot debe disculparse o qué tipo de lenguaje debe usar para describir tus productos.
Paso 5: Despliega
Una de las mejores ventajas de un chatbot es que puede desplegarse fácilmente en cualquier plataforma o canal de mensajería.
Muchas empresas deciden implementar un chatbot no solo en su sitio web, sino también en sus redes sociales o plataformas de mensajería interna.
Los chatbots con PLN son una forma eficiente de implementar una estrategia omnicanal exitosa.
Tus usuarios pueden recibir el mismo servicio en varios canales y obtener ayuda específica según la plataforma.
Por ejemplo, una comunicación de cliente desde un chatbot de WhatsApp puede solicitar el cambio de contraseña en tu sistema interno.
Despliega un chatbot personalizado con PLN el próximo mes
Las empresas que sobrevivan los próximos 5 años estarán potenciadas por IA.
Los chatbots de PLN permiten a las empresas escalar sus procesos de negocio con una rentabilidad que antes no era posible.
Botpress permite a las empresas crear chatbots personalizados y agentes de IA impulsados por LLM. Nuestros agentes se despliegan en cualquier caso de uso y se integran con cualquier sistema o canal.
Empieza a construir hoy. Es gratis.
O contacta a nuestro equipo de ventas para obtener más información.
Preguntas frecuentes
1. ¿Qué criterios debo usar para evaluar plataformas de chatbots con PLN?
Para evaluar plataformas de chatbots con PLN, céntrate en factores clave como la facilidad de uso (para usuarios técnicos y no técnicos), soporte para modelos de lenguaje grandes (LLM), opciones de integración con tus sistemas existentes (por ejemplo, CRMs o APIs), escalabilidad, NLU multilingüe y flexibilidad de personalización. La documentación y el soporte activo también son fundamentales para el éxito.
2. ¿Cuáles son los desafíos de integración más comunes con chatbots de PLN?
Los desafíos de integración más habituales con chatbots de PLN incluyen la conexión con sistemas heredados que no cuentan con APIs modernas y la gestión de cambios en los sistemas internos que pueden afectar los flujos. Además, la autenticación y la consistencia de datos entre plataformas complican las integraciones.
3. ¿Cómo se comparan las plataformas open-source con las comerciales para el desarrollo de chatbots con PLN?
Las plataformas de chatbot de código abierto con NLP ofrecen control total, lo que las hace ideales para desarrolladores que necesitan personalizar. Sin embargo, suelen carecer de facilidad de uso, integraciones listas para usar, alojamiento gestionado y soporte empresarial que ofrecen las plataformas comerciales, por lo que las opciones comerciales son más rápidas para equipos con recursos de ingeniería limitados.
4. ¿Puedo cambiar de plataforma después de haber creado un chatbot?
Sí, puedes cambiar de plataforma de chatbot después de haber creado uno, pero implica volver a crear los flujos de conversación, reintegrar los sistemas de backend y migrar los datos de entrenamiento y la memoria de usuario. Aunque es técnicamente posible, el proceso requiere planificación y es importante evaluar las funciones de la nueva plataforma para evitar perder capacidades.
5. ¿Cómo garantizan la privacidad de los datos de los usuarios los chatbots con NLP?
Los chatbots con NLP garantizan la privacidad de los datos de los usuarios cifrando la información tanto en tránsito como en reposo y ofreciendo controles detallados sobre el almacenamiento y la retención de datos. Las mejores plataformas cumplen con normativas de protección de datos como GDPR, HIPAA o CCPA y permiten configurar el manejo de consentimientos y los registros de acceso.
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